落日彼岸
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7.4-IngestPipeline&PainlessScript

需求：修复与增强写⼊的数据

  • Tags 字段中，逗号分隔的⽂本应该是数组，⽽不是⼀ 个字符串

    • 需求：后期需要对 Tags 进⾏ Aggregation 统计
PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
}

Ingest Node

  • Elasticsearch 5.0 后，引⼊的⼀种新的节点类型。默认配置下，每个节点都是 Ingest Node

    • 具有预处理数据的能⼒，可拦截 Index 或 Bulk API 的请求

    • 对数据进⾏转换，并重新返回给 Index 或 Bulk API

  • ⽆需 Logstash，就可以进⾏数据的预处理，例如

    • 为某个字段设置默认值；重命名某个字段的字段名；对字段值进⾏ Split 操作

    • ⽀持设置 Painless 脚本，对数据进⾏更加复杂的加⼯

Pipeline & Processor

  • Pipeline - 管道会对通过的数据（⽂档），按照顺序进⾏加⼯

  • Processor - Elasticsearch 对⼀些加⼯的⾏为进⾏了抽象包装

    • Elasticsearch 有很多内置的 Processors。也⽀持通过插件的⽅式，实现⾃⼰的 Processor
image.png

使⽤ Pipeline 切分字符串

# 测试split tags
POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_index": "index",
      "_id": "id",
      "_source": {
        "title": "Introducing big data......",
        "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
        "content": "You konw, for big data"
      }
    },
    {
      "_index": "index",
      "_id": "idxx",
      "_source": {
        "title": "Introducing cloud computering",
        "tags": "openstack,k8s",
        "content": "You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}
image.png

为⽂档增加字段

#同时为文档，增加一个字段。blog查看量
POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },

      {
        "set":{//为⽂档增加 Views 字段 
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
  },

  "docs": [
    {
      "_index":"index",
      "_id":"id",
      "_source":{
        "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
      }
    },


    {
      "_index":"index",
      "_id":"idxx",
      "_source":{
        "title":"Introducing cloud computering",
  "tags":"openstack,k8s",
  "content":"You konw, for cloud"
      }
    }

    ]
}
image.png

Pipeline API

image.png

添加 Pipeline 并测试

# 为ES添加一个 Pipeline
PUT _ingest/pipeline/blog_pipeline
{
  "description": "a blog pipeline",
  "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },

      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
}

#测试pipeline
POST _ingest/pipeline/blog_pipeline/_simulate
{
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "title": "Introducing cloud computering",
        "tags": "openstack,k8s",
        "content": "You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}

Index & Update By Query

image.png

⼀些内置 Processors

  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/ingest-processors.html

    • Split Processor （例：将给定字段值分成⼀个数组）

    • Remove / Rename Processor （例：移除⼀个重命名字段）

    • Append （例：为商品增加⼀个新的标签）

    • Convert（例：将商品价格，从字符串转换成 float 类型）

    • Date / JSON（例：⽇期格式转换，字符串转 JSON 对象）

    • Date Index Name Processor （例：将通过该处理器的⽂档，分配到指定时间格式的索引中）

内置 Processors （续）

  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/ingest-processors.html

  • Fail Processor （⼀旦出现异常，该 Pipeline 指定的错误信息能返回给⽤户）

  • Foreach Process（数组字段，数组的每个元素都会使⽤到⼀个相同的处理器）

  • Grok Processor（⽇志的⽇期格式切割）

  • Gsub / Join / Split（字符串替换 / 数组转字符串/ 字符串转数组）

  • Lowercase / Upcase（⼤⼩写转换）

Ingest Node v.s Logstash

Logstash Ingest Node
数据输⼊与输出 ⽀持从不同的数据源读取， 并写⼊不同的数据源 ⽀持从 ES REST API 获取数据， 并且写⼊ Elasticsearch
数据缓冲 实现了简单的数据队列，⽀ 持重写 不⽀持缓冲
数据处理 ⽀持⼤量的插件，也⽀持定 制开发 内置的插件，可以开发 Plugin 进 ⾏扩展（Plugin 更新需要重启）
配置和使⽤ 增加了⼀定的架构复杂度 ⽆需额外部署
  • https://www.elastic.co/cn/blog/should-i-use-logstash-or-elasticsearch-ingest-nodes

Painless 简介

  • ⾃ Elasticsearch 5.x 后引⼊，专⻔为 Elasticsearch 设计，扩展了 Java 的语法。

  • 6.0 开始，ES 只⽀持 Painless。Groovy， JavaScript 和 Python 都不再⽀持

  • Painless ⽀持所有 Java 的数据类型及 Java API ⼦集

  • Painless Script 具备以下特性

    • ⾼性能 / 安全

    • ⽀持显示类型或者动态定义类型

Painless 的⽤途

  • 可以对⽂档字段进⾏加⼯处理

    • 更新或删除字段，处理数据聚合操作

    • Script Field：对返回的字段提前进⾏计算

    • Function Score：对⽂档的算分进⾏处理

  • 在 Ingest Pipeline 中执⾏脚本

  • 在 Reindex API，Update By Query 时，对数据进⾏处理

通过 Painless 脚本访问字段

上下⽂ 语法
Ingestion ctx.field_name
Update ctx._source.field_name
Search & Aggregation doc[“field_name”]

案例 1：Script Processor

image.png

案例 2：⽂档更新计数

PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data",
  "views":0
}

POST tech_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.views += params.new_views", //脚本控制字段。通过 ctx._source 访问数据 
    "params": {
      "new_views":100
    }
  }
}

案例 3：搜索时的 Script 字段

//通过 doc[‘field_name’]访问数据 
GET tech_blogs/_search
{
  "script_fields": {
    "rnd_views": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": """
          java.util.Random rnd = new Random();
          doc['views'].value+rnd.nextInt(1000);
        """
      }
    }
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
image.png

Script: Inline v.s Stored

image.png

脚本缓存

  • 编译的开销相较⼤

  • Elasticsearch 会将脚本编译后缓存在 Cache 中

    • Inline scripts 和 Stored Scripts 都会被缓 存

    • 默认缓存 100 个脚本

参数 说明
script.cache.max_size 设置最⼤缓存数
script.cache.expire 设置缓存超时
script.max_compilations_rate 默认5分钟最多75 次编译 （75/5m）

本节知识点

  • 概念讲解：Ingest Node，Pipeline 与 Processor

  • Ingest Node 与 Logstash 的⽐较

  • Pipeline 的 相关操作 / 内置 Processor 讲解与演示

  • Painless 脚本与

    • Ingestion (Pipeline)

    • Update

    • Search & Aggregation

课程demo

#########Demo for Pipeline###############

DELETE tech_blogs

#Blog数据，包含3个字段，tags用逗号间隔
PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
}


# 测试split tags
POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_index": "index",
      "_id": "id",
      "_source": {
        "title": "Introducing big data......",
        "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
        "content": "You konw, for big data"
      }
    },
    {
      "_index": "index",
      "_id": "idxx",
      "_source": {
        "title": "Introducing cloud computering",
        "tags": "openstack,k8s",
        "content": "You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}


#同时为文档，增加一个字段。blog查看量
POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },

      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
  },

  "docs": [
    {
      "_index":"index",
      "_id":"id",
      "_source":{
        "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
      }
    },


    {
      "_index":"index",
      "_id":"idxx",
      "_source":{
        "title":"Introducing cloud computering",
  "tags":"openstack,k8s",
  "content":"You konw, for cloud"
      }
    }

    ]
}



# 为ES添加一个 Pipeline
PUT _ingest/pipeline/blog_pipeline
{
  "description": "a blog pipeline",
  "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },

      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
}

#查看Pipleline
GET _ingest/pipeline/blog_pipeline


#测试pipeline
POST _ingest/pipeline/blog_pipeline/_simulate
{
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "title": "Introducing cloud computering",
        "tags": "openstack,k8s",
        "content": "You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}

#不使用pipeline更新数据
PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
}

#使用pipeline更新数据
PUT tech_blogs/_doc/2?pipeline=blog_pipeline
{
  "title": "Introducing cloud computering",
  "tags": "openstack,k8s",
  "content": "You konw, for cloud"
}


#查看两条数据，一条被处理，一条未被处理
POST tech_blogs/_search
{}

#update_by_query 会导致错误
POST tech_blogs/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
{
}

#增加update_by_query的条件
POST tech_blogs/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
{
    "query": {
        "bool": {
            "must_not": {
                "exists": {
                    "field": "views"
                }
            }
        }
    }
}


#########Demo for Painless###############

# 增加一个 Script Prcessor
POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },
      {
        "script": {
          "source": """
          if(ctx.containsKey("content")){
            ctx.content_length = ctx.content.length();
          }else{
            ctx.content_length=0;
          }


          """
        }
      },

      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
  },

  "docs": [
    {
      "_index":"index",
      "_id":"id",
      "_source":{
        "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
      }
    },


    {
      "_index":"index",
      "_id":"idxx",
      "_source":{
        "title":"Introducing cloud computering",
  "tags":"openstack,k8s",
  "content":"You konw, for cloud"
      }
    }

    ]
}


DELETE tech_blogs
PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data",
  "views":0
}

POST tech_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.views += params.new_views",
    "params": {
      "new_views":100
    }
  }
}

# 查看views计数
POST tech_blogs/_search
{

}

#保存脚本在 Cluster State
POST _scripts/update_views
{
  "script":{
    "lang": "painless",
    "source": "ctx._source.views += params.new_views"
  }
}

POST tech_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "id": "update_views",
    "params": {
      "new_views":1000
    }
  }
}


GET tech_blogs/_search
{
  "script_fields": {
    "rnd_views": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": """
          java.util.Random rnd = new Random();
          doc['views'].value+rnd.nextInt(1000);
        """
      }
    }
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

相关阅读

  • https://www.elastic.co/cn/blog/should-i-use-logstash-or-elasticsearch-ingest-nodes
  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/ingest-apis.html
  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/ingest-processors.html
  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/7.1/painless-lang-spec.html
  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/7.1/painless-api-reference.html

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